主持人：香港電台公共事務組
28/03/2026 - 個人化的視力管理
嘉賓：理工大學眼科視光學院助理教授梁子榮
「大家好，我是Jeffrey梁子榮，我現在是香港理工大學眼科視光學院的助理教授。我的研究主要都是針對兒童的視力和度數發展。簡單來說，我一方面會做一些基礎的科學研究，用動物的模型去了解眼球和視力如何發育，另外一方面，我也有研發一些新的科技，例如運用人工智能和大數據的分析，去幫助預測和管理小朋友的視力問題。」
從診所走進實驗室，梁教授為何會踏上科研之路呢？
「最初為何會走上科研這條路呢？其實都源自於我本身是做眼科視光師，亦都有一個責任感。在以前的診所裡，很記得有時家長會帶小朋友來，他們都很擔心地問『為何一年的時間度數又增加了100度、200度』，亦都有家長很擔心小朋友的視力狀態，例如他們有弱視、斜視等等。我記得有一個個案，小朋友讀書成績一直都不太好， 甚至被誤會為有學習障礙或是專注力有問題，但到驗眼的時候才發現，其實他有很深的度數，同時亦有弱視，根本他都看不到黑板，亦看不清楚書本。幸好發現得早，經過配合一些眼鏡度數的治療和視力訓練，他的視力有明顯的改善，最開心的是他連帶學校的成績都突飛猛進，個人亦更加有自信。很多家長都很想小朋友有很好的視力，但有時問題會發現得太遲。當小朋友真的告訴你，我看不到，或者學校告訴你，他好像學習上有問題，可能都有很深度數或者視力發展出現了問題，這些例子都是讓我知道，及早發現小朋友的視力問題，治療成效就會越好，所以我希望不要只是那麼被動地在診所做驗眼的工作，而是希望走進實驗室，主動透過一些科研去找出成因，以及去研發一些新科技，令我們可以及早介入和管理小朋友的視力狀況。」
回望過往的科研經歷，梁教授指，最難忘的，是新冠疫情那段日子。
「它最大的挑戰就是因為全香港都停課，小朋友又被迫上網課，戶外活動亦大減，在這段時間裡面，我們的臨床上見到很多小朋友的視力都變得很差，亦都變得很快。我們的數據亦都發現，不單單是我們經常說的近視，散光都有明顯的增加。這個現象亦都引證了我們剛才說的動物研究的結果，環境是真的會改變我們的眼睛的狀況，這個情況亦都給我很大的動力，希望更加了解眼睛的生長情況，亦都可以更加好好地幫助我們的小朋友。」
科技發展日新月異，過往千篇一律的視力管理，又會走向甚麼新方向呢？
「我想在未來的十年，我認為視光學會走一個更加個人化的年代，視力管理和度數的控制可能不再單單是千篇一律，而是真的可以度身訂造，透過大數據的分析，其實我們可以更加知道每一個小朋友的獨特情況，提供一些更精準的治療方案，令到視力發展和度數的控制可以更加全面，更加有效。」
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嘉賓：科技大學綜合系統與設計學部教授崔志英
「我是崔志英，目前是科技大學綜合系統與設計和電子電機工程系的教授。我的研究方向主要集中在晶片設計和嵌入系統的設計。」
崔志英教授解釋，體積細小、高效能的晶片，正不斷推動人工智能技術，影響著世界的科研發展。
「過去三十年，有幾個非常重要的技術發展，使我們得以擁有今天的世界，特別是人工智能、互聯網和流動世界，有幾個關鍵，其中一個是大數據，第二個是晶片的半導體和微電子技術的迅速發展。使用體積很小，或很便宜，且耗電量低的晶片，能做到大量的運算。以前需要一間房子大小的超級電腦才能完成的，現在也不及一部手機運作得快。這就產生了很多我們以前無法想像的應用，包括三十年前無法想像的手提電話，漸漸就是近年來非常熱門的人工智能。
人工智能之所以能做到這麼多，是因為它需要大量的計算。因此，這些晶片可以將人工智能的訓練和推理達到極致。在未來幾年，尤其是我們看到人工智能的應用愈來愈多，不僅僅局限於數據中心，還會更多地應用於邊緣計算，包括電腦、日常傳感器，甚至人體內部。未來五年至十年，會看到很多人工智能應用在這些地方。如何應用在身體內，高效能的人工智能晶片設計是非常重要的。這些都影響我們過去三十年的發展，也將影響未來三十年的發展。」
在晶片設計領域鑽研多年，崔志英教授又如何預視未來人工智能的可能性呢？
「近幾年，大模型、大語言模型變得非常流行。人工智能的應用範圍愈來愈廣泛，以幾何級數發展，今個月比上個月又多了很多新事物。我們需要看到的是，這種發展會愈來愈快，應用範圍也會愈來愈廣。不僅僅是在手機上對話，或者生成新的短片，更多是應用於具身智能（Embodied AI），包括機械人和人體內部。在自動駕駛汽車中的應用，我相信很快會實現，並且很快就會被廣泛使用。但我認為未來十年，會在機械人方面看到更多的發展，或者與人體內部相關的應用，這會是一大趨勢。」
要在科研路上取得成果，崔志英教授認為，關鍵是依隨內心真正的興趣。
「我認為最重要的是忠於自己，你覺得那是真正感興趣的領域，不要怕艱辛，不要怕付出更多去鑽研，不要因為某個領域很熱門，你就去做，而那未必是你自己有興趣的事情。反而你應該選擇你自己感興趣的，並且願意投入，願意付出時間去做科研的話，你一定有成果。
另一方面，也要嘗試踏出自己的舒適區，嘗試新的事物，不要一直做同樣的事情，這非常重要。作為科學家，最重要的不是研究出來的成果，而是找到最值得解決，並且是你覺得最有興趣去解決的問題，這是非常重要的事情。」
